Figure AI Helix-02とは？200時間フル自律・約25万個処理の仕組み・Helix 2.5・競合比較を解説【2026年10月】

Helix-02（公式表記は「Helix 02」）は、Figure AIが2026年1月27日に発表した、ヒューマノイドロボットの全身を1つのAIで動かす制御モデルです。2026年5月の荷物仕分けライブ配信では「24時間・22,000個」と報じられた時点からさらに続き、最終的に200時間・249,560個で終了しました。

ただし、この数字は3〜4台の交代制で出したもので、荷物の取りこぼしなどのミスもありました。第三者による監査もありません。この記事では、数字の正しい読み方と、5月以降に出たHelix 2.5やBMWへの導入までを2026年10月時点の情報で整理します。

この記事でわかること

• Helix-02（AI）とFigure 03（ロボット本体）の関係、Helix 2.5との違い
• 「22,000個」「28,000個」「約25万個」と数字が食い違う理由と、最終結果の中身
• System 0/1/2の3層構造と、C++の手書きコード109,504行を置き換えた意味
• BMW・Catalyst Brandsへの導入、Nscaleとの計算資源契約など2026年5〜10月の動き
• Tesla Optimus・Agility Digit・中国勢など競合との違い
• 料金・日本での入手可否・内部告発訴訟などのリスク

製造業・物流業でヒューマノイドの導入時期を見極めたい方や、ロボット基盤モデルの技術動向を追っている方に向けた記事です。ヒューマノイドを含む「AIが体を持って動く」領域の全体像はフィジカルAIとはで解説しています。

出典: Figure AI 公式サイト

Helix-02とFigure 03の関係

Helix-02はロボット本体ではなく、ロボットを動かすAI（頭脳）です。体にあたるのが第3世代ヒューマノイド「Figure 03」で、2026年10月時点ではHelix 02がFigure 03を動かしています。

公式は、2026年6月のBMW導入の発表でHelix 02を「Figure独自の、カメラ映像（ピクセル）から直接動作を出すVLA（Vision-Language-Actionモデル）」と説明しています。発表時の公式記事では、次のように定義していました。

"Figure's most capable humanoid model yet: A single neural system that controls the full body directly from pixels, enabling dexterous, long horizon autonomy across an entire room."

訳すと「ピクセルから直接全身を制御し、部屋全体で器用な長時間の自律動作を実現する単一のニューラルシステム」です。

HelixとFigureの世代を整理

2026年9月にHelix 2.5が出たため、AIの世代とロボット本体の世代が混同されやすくなっています。

初代Helixは「OpenAIとの共同開発」と紹介されることがありますが、Figure AIは2025年2月にOpenAIとの提携解消を表明しており、HelixはFigureが自社で開発したモデルです。OpenAI側のロボット開発の動きはOpenAIのヒューマノイドロボットでまとめています。

Figure AIという会社

• 設立：2022年
• CEO：Brett Adcock（Archer Aviation、Vetteryの創業者）
• 本社：米カリフォルニア州
• 資金調達：2025年9月のSeries Cで10億ドル超を調達し、評価額は390億ドル（ポストマネー）。2026年10月時点で、これ以降の新しい資金調達の公式発表は確認できません
• 上場：非上場。IPOの公式発表なし
• 計算資源：2026年9月、英Nscaleと最大10万GPU（NVIDIA Vera Rubin）の利用契約を結んだと公式発表。初期契約は35億ドルで、60億ドル超への拡大を見込むとしています。テキサス州で2027年後半から稼働予定で、NscaleはあわせてFigureに出資しています

Figure 03のハードウェアスペック

Figure 03は2025年10月に発表された第3世代のヒューマノイドで、TIME誌の「Best Inventions of 2025」に選ばれました。下の表は発表時の公式情報で、2026年に入ってからの仕様の更新は確認できません。

バッテリーは公式値で約5時間ですが、5月のライブ配信の報道では「約4時間で別の機体と交代していた」とされています。作業の負荷で持ち時間が変わると考えるのが自然です。

BotQ工場での生産状況（2026年4月の公式発表）

• 生産速度は1時間に1台（120日で1日1台から24倍に）
• 累計製造台数は350台超
• 工場の当初の生産能力は年12,000台、4年で10万台の生産を目標としています

これ以降の生産台数の公式な更新はありません。ネット上の「740台」などの数字は二次情報で、確認できていません。

Helix-02の3層アーキテクチャ：C++コード10万行を置き換えた意義

Helix 02の技術的な特徴は、System 0・System 1・System 2の3層を1つの学習済みシステムとしてつないだ点です。速く反応する層と、場面を理解して目標を決める層を分け、それぞれ別の速さで動かしています。

出典: Figure AI 公式サイト

System 0：全身のバランスを担う層

System 0は、人の動作データ1,000時間超と、20万を超える並列のシミュレーション環境で学習しています。

一番の変化は、手書きのC++コード109,504行を、このニューラルネットワークに置き換えた点です。 従来のロボットは、エンジニアが歩き方やバランスの取り方をルールとして書き込んで動かしていました。Helix 02ではそれを学習で身につけさせており、ルールを書き足さなくても状況に合わせて動きを調整できるようにしています。

System 1：全身の動きを決める層

System 1は頭部カメラ、手のひらカメラ、指先の触覚センサー、全身の関節の状態を入力に、脚・胴・頭・腕・手首・指までの関節の目標を200Hzで出します。System 2が出した目標を受けて動くTransformerモデルです。

System 2：場面と指示を理解する層

System 2は部屋の状況や言葉による指示を理解し、作業の流れを組み立てます。一部の記事では「70億パラメータの視覚言語モデル、7〜9Hz」と紹介されていますが、Helix 02の公式ページにはこの数値の記載がありません。初代Helixの公開情報や報道が元と考えられます。System 1を「8,000万パラメータ」とする数字も、Helix 02の公式ページでは確認できません。

3層にしたことで何が変わったか

これまでのヒューマノイドは「歩いて止まる→姿勢を安定させる→手を伸ばす」と動作を区切る必要がありました。Helix 02では3層が同時に動くため、歩きながら物をつかむ、体をひねりながら棚に置くといった連続した動き（ロコマニピュレーション）ができます。食器洗い機の出し入れデモでは、移動と手作業を合わせた61の動作を4分間、遠隔操作なしでこなしています。

Helix-02にできること：確認済みタスク一覧

公式発表と配信映像で確認できる作業は次のとおりです。いずれもFigureが用意した環境で行ったもので、第三者機関による検証は受けていません。

細かい手作業（Helix 02発表時の公式デモ）

• ボトルのキャップを回して開ける
• 薬を1錠だけ取り出す
• シリンジで5mlを量る
• 散らかった箱から金属部品を拾う

指先の触覚センサーが3グラムの力を感じ取れるため、つぶしやすい物や小さな物も扱えるようになっています。

BMWでの実績

前世代のFigure 02は、2025年にBMWスパータンバーグ工場でX3の組み立てに使われ、公式発表によると3万台の生産に関わりました。2026年6月30日からは、Figure 03が同工場のHall 52で稼働しています（台数は非公表）。

2026年5月「世界記録デモ」の最終結果と数字の正確な読み方

ライブ配信は5月13日から約9日間続き、200時間・249,560個で終わりました。 「24時間・22,000個」は途中経過の数字です。メディアごとに数字が違うのは、同じ配信を別の時点で切り取って報じたためです。

出典: Figure AI 公式ブログ

配信の経過（時系列）

配信のきっかけは、自動化の専門家Scott Walter氏が投げかけた「8時間耐えられるか」という問いへの応答でした。CEOのAdcock氏はXで「8時間のチャレンジとして始めたものが、失敗なしで200時間続いた」と投稿しています。媒体によっては「9日で約14.9万個」など他と合わない数字もありますが、本記事では配信画面の最終表示をもとに報じられた249,560個を採用しています。

数字を読むときの5つの注意点

荷物は段ボール2種と軽い包装1種の計3種類で、作業場は整頓され、荷物が山積みにならない環境でした（36Kr Japanの指摘）。オハイオ州立大学のAyanna Howard氏は「長時間エラーなく動いた点は評価できるが、バーコード面を上にする精度や落下の問題が残っており、現場への投入にはまだ遠い」とコメントしています（Business Insider Japan）。

それでも、ライブ配信という「ごまかしにくい見せ方」で長時間の稼働を示した影響は大きく、Forbesは他社も実際のラインの映像を急いで出すようになったと論評しています。

Helix 02発表後の動き（2026年5〜10月）

出典: Figure AI 公式サイト

5月の配信のあと、Figureは「実際の現場への導入」「学習データ」「計算資源」の3つを同時に広げています。 公式ニュースで確認できる主な発表は次のとおりです。

このほか10月19日には、Adcock氏がXで「Figure 03が9日間で約560km・120万歩をトレッドミルで歩いた」と投稿しました。ただし外部電源につないだ状態で、バッテリーの持ちを示すものではありません。試験の手順も公開されていません。

Helix 02とHelix 2.5の違い

Helix 2.5はHelix 02の置き換えというより、「家庭のような未知の環境でどこまで通用するか」を試した次の段階のモデルです。

公式自身も「汎用ヒューマノイドが完成したという意味ではない」と書いています。成功率56%は、裏返すと約半分は失敗する水準です。家庭用ロボットとして買える段階ではない、と読むのが妥当です。

Google DeepMindも同じ時期に全身制御のロボット基盤モデルを出しており、Gemini Robotics 2とはと比べると、各社の方向性の違いがわかります。ロボット学習用のシミュレーション基盤についてはNVIDIA Cosmos 3とはも参考になります。

現時点の限界・できないこと・懐疑的視点

2026年10月時点のHelix 02は、決まった作業を整った環境で長時間続けることは示せていますが、散らかった現場や家庭で何でもこなせる段階ではありません。

環境・作業の制約

• 作業の幅が狭い：仕分けデモは荷物3種類・整頓された環境。家庭での評価（Helix 2.5）も3作業に限られる
• 家庭での成功率は約半分：未知の家での成功率は56%で、人の見守りが前提
• 長時間稼働は複数台が前提：1台のバッテリーは約4〜5時間で、交代と充電の仕組みが必要
• 屋外・高温多湿の環境：長期稼働の公式データなし
• 重い物：仕様上の積載量は20kgまで
• 日本語の指示：日本語に対応するかどうかの公式情報はなし

専門家・メディアが指摘する技術的限界

見慣れない物や配置への弱さ：学習時と物の形や置き方が変わると、作業が崩れるおそれがあります。Helix 2.5はこの課題に向けたモデルですが、まだ半分近く失敗します。

速さは「人並み」止まり：10時間対決では人がわずかに上回りました。ロボットの利点は人より速いことではなく、休まず交代しながら続けられる点にあります。

第三者の検証がない：数字はFigureの配信とAdcock氏の投稿が元で、独立した監査は受けていません。

展開状況の制約

• 一般の企業や個人は購入・申し込みができない（公式の価格表・受付窓口なし）
• 公式に確認できる導入先は米国のBMW（サウスカロライナ州）とCatalyst Brands（ネバダ州）
• 日本での販売・代理店・導入事例の公式発表はなし

安全性リスクと内部告発訴訟（2025年11月）

Figure 03は柔らかい外装などで安全に配慮していますが、元社員による内部告発訴訟が続いており、安全面の説明はまだ十分とは言えません。

内部告発訴訟（2025年11月21日提訴）

元製品安全責任者のRobert Gruendel氏が、米カリフォルニア北部地区連邦地裁にFigure AIを提訴しました。主な主張は次のとおりです。

• ロボットが「人の頭蓋骨を骨折させうる力」を出せる
• テスト中の誤作動で、ステンレス製の冷蔵庫のドアに傷がついた
• 投資家向けに示した安全計画が、資金調達のあと骨抜きにされた

Figure AIは「成績不振による解雇であり、主張は虚偽」と反論しています。2026年10月時点で、判決や和解などの結論は確認できません。 係争中の案件として、どちらの主張が正しいかは断定できない状況です。

フィジカルAI特有のリスク

文章を生成するAIの誤りは画面の中で済みますが、61kgのロボットの誤作動は、物の破損やけがに直結します。Helix 2.5の評価で「安全のために人が介入した試行は失敗扱い」と明記されていることからも、家庭では人が見守る段階だとわかります。

Indexとプライバシー

2026年8月に公開されたIndexは、一般の人が自宅や職場での作業を撮影してFigureに提供するアプリです。公式ページはプライバシーポリシーへのリンクを置いているものの、同居する家族や来客など、撮影した本人以外の人が映り込んだ場合の扱いについては詳しい説明がありません。家庭の映像を学習に使う以上、データの扱いは今後も注目すべき論点です。

公式の安全設計

• Figure 03の外装は布とフォームで、硬いシェルを使わない
• 充電は足裏からのワイヤレス方式で、ケーブルの抜き差しが要らない
• 稼働状況の遠隔監視とソフトウェア更新に対応

競合ヒューマノイドロボット比較

Figureの強みは「1つのAIで全身を長時間自律で動かす」見せ方と、BMWなどの実際の導入先です。 一方、台数と現場の数では中国勢、商用の実績ではAgilityが先行しています。

中国のROBOTERAは「台数と現場の数」を前面に出しており、同社自身も81時間の連続稼働には届いていないと認めています。Figureは「連続自律稼働の長さ」、中国勢は「現場への広がり」で競っています。Unitreeの動きはUnitreeロボットの「ChatGPTモーメント」、中国勢のロボットAIはQwen Robot Suiteとはで解説しています。

MetaはAssured Robot Intelligence（ARI）を買収し、どのメーカーのロボットにも載せられる「ロボットのAndroid」を目指すとしています。機体からAIまで自社でつくるFigureとは正反対の戦略です。詳しくはMeta × Assured Robot Intelligence買収とは｜ヒューマノイドAI「ロボットのAndroid」戦略をご覧ください。

料金・ビジネスモデル・日本展開状況

2026年10月時点で、Figure 03とHelix 02の公式価格は公表されていません。 一般向けの販売や予約の受付もなく、提供は企業との個別契約に限られています。

提供形態

ネット上には「本体2万ドル」「家庭用リース月400〜600ドル」「5万ドル」「月額約1,000ドル」「Figure 02のリース13万ドル前後」などの金額が出回っていますが、いずれも公式の根拠がなく、出典によって数字も食い違っています。

Figure株は買えるのか

Figure AIは非上場で、IPOの公式発表もありません。公式は2026年7月、「取締役会の承認がないFigure株の売買は無効」と注意を呼びかけています。特別目的会社（SPV）経由で「Figure株を買える」とうたう勧誘には注意が必要です。

日本展開の現状

2026年10月時点で、日本での販売・代理店・導入事例の公式発表はありません。一部の日本語サイトにある「ソフトバンクとの提携」「日産の工場への導入」といった情報も、公式には確認できません。

日本企業がいまできることは、次の3つです。

• 公式ニュースとAdcock氏のXを追い、Figure 04の発表や海外での導入の広がりを確認する
• 自社の作業を「同じ動作の繰り返し」「軽い物」「整った環境」に当てはまるかで棚卸しする
• 協働ロボットやAGV（無人搬送車）など、いま導入できる自動化手段とも比べる

ヒューマノイドを待つあいだに、画像認識や需要予測などのAIを既存の倉庫管理・生産管理システムに組み込む企業も増えています。自社の業務システムに新しいAIモデルを組み込むときの方法と費用の目安は、AI開発の費用相場で改修・PoC・本開発に分けて整理しています。

物理AIと日本国内の動向についてはJapan AI Foundation Model Development とは｜SoftBank・NEC・Honda・Sony 1兆パラメータ物理AIも参考にしてください。

こんな企業・用途におすすめ / おすすめしない

情報収集を始める価値があるのは、同じ作業を長時間くり返す大規模な製造・物流の現場です。 一方、2026年中に日本で導入したい企業や、家庭用を求める個人にはまだ早い段階です。

積極的に情報収集・検討する価値がある企業

製造業（自動車・電機など）：BMWでFigure 03が部品の順立てを担っており、直接の参考事例になります。製造業のAI活用全般は製造業のAI活用事例｜品質検査AI・予知保全・暗黙知伝承ガイド、導入の進め方は製造業のAI導入ガイドで解説しています。

大規模な物流・倉庫企業：200時間の仕分けデモとCatalyst Brandsの物流センターへの導入が、検討の材料になります。倉庫のAI活用は物流倉庫のAI活用、輸送を含めた全体像は運輸・物流のAI活用事例｜配送最適化・自動化の最前線をご覧ください。

海外に工場や物流拠点を持つグローバル企業：米国の拠点で先にパイロット導入を検討できる可能性があります。

ロボット分野の研究者・投資家：Helix 2.5やIndexの公開情報は、ロボット基盤モデルの方向性を知るうえで価値があります。

現時点では時期尚早 / おすすめしない

2026年中に日本で導入したい企業：日本での販売や窓口の公式発表はありません。

価格表やサポート体制がそろってから検討したい中小企業：提供は大企業との個別契約に限られ、費用の見通しが立ちません。

家庭用ロボットをすぐ使いたい個人：未知の家での成功率は56%で、一般向けの販売もありません。

第三者に検証された実績を条件とする企業：Figureの数字は自社の配信と発表が元です。商用の実績を重視するなら、GXOの倉庫で稼働しているAgility Digitなども比べてください。

医療・介護など安全基準が厳しい分野：ヒューマノイドの安全基準や責任の所在はまだ整っていません。介護分野のロボット活用は介護のAI活用事例｜見守りAI・ケアプランAI・ロボット導入ガイドを参考にしてください。

ヒューマノイドロボット市場と今後の展望

市場は伸びていますが、2026年時点の出荷台数はまだ数万台規模です。 調査会社によって差はあるものの、2026年上半期の世界出荷は約2.2〜2.5万台と報じられており、Unitreeなど中国勢が多くを占めます。

市場規模の予測

• Goldman Sachs：2035年に380億ドル市場
• Morgan Stanley：2050年に5兆ドル（本体・部品・サービスを含む）

Figure AIの今後の注目点

1. Figure 04の発表時期と、価格・提供形態が公開されるか
2. Nscaleの計算資源（2027年後半稼働予定）とIndexのデータで、家庭での成功率をどこまで上げられるか
3. BMW・Catalyst Brands以外への導入と、台数の公表
4. 内部告発訴訟の行方と、安全性についての情報開示
5. 日本を含むアジア市場への展開

雇用への影響

まず置き換わりやすいのは、夜間シフトや重い物の運搬など、人が集まりにくい作業です。一方で、ロボットの監視・保守や、複数台の運用を管理する仕事も生まれます。ただし10時間対決で人がわずかに勝ったように、速さで人を大きく上回る段階ではありません。当面は「人の代わり」より「人が足りない時間帯を埋める」使い方が中心になると考えられます。

よくある質問（FAQ）

Q1. Helix-02とFigure 03は何が違いますか？

Figure 03はロボット本体（ハードウェア）で、Helix-02はそれを動かすAIです。パソコンにたとえると、Figure 03が本体、Helix-02がOSとアプリにあたります。

Q2. 「24時間連続稼働」は本当に人間不介入でしたか？

機体の交代や充電は自動で、遠隔操作もなかったとFigureは説明しています。ただし配信は24時間で終わらず200時間続き、その間3〜4台が交代しました。荷物の取りこぼしなどのミスはあり、第三者による監査も受けていません。

Q3. 日本でいつ使えるようになりますか？

公式発表はありません。2026年10月時点の導入先は米国の2社のみで、日本向けの窓口や代理店も公表されていません。

Q4. Helix 2.5が出たのに、Helix-02を調べる意味はありますか？

あります。BMWの工場で実際に動いているのはHelix 02で、200時間の仕分けデモもHelix 02の成果です。Helix 2.5は家庭のような未知の環境での汎用性を試した研究段階のモデルで、製品化の発表はまだありません。

Q5. 価格はいくらですか？

公式価格は公表されていません。ネット上の「2万ドル」「月額数百ドル」などは推測で、出典によって数字も違います。

Q6. Figure AIの株は買えますか？

非上場のため、証券会社で買うことはできません。公式は、取締役会の承認がない株式の売買は無効だと注意を呼びかけています。

Q7. 内部告発訴訟は解決しましたか？

2026年10月時点で、判決や和解などの結論は確認できません。係争中の案件として、導入を検討する際の判断材料のひとつになります。

まとめ

Helix-02は、ヒューマノイドの全身を1つのAIで動かし、200時間・約25万個の連続仕分けを公開で示した制御モデルです。

5月のライブ配信は、自社主催で第三者の監査もないという条件つきですが、複数台を交代させながら長時間止まらずに作業できることを示しました。手書きのC++コード109,504行を学習済みモデルに置き換えた設計は、ロボット制御のつくり方そのものを変える試みです。6月にはFigure 03がBMWの工場で動き始め、9月のHelix 2.5では家庭のような未知の環境にも挑んでいます。

一方で、速さは人並みで、家庭での成功率は56%にとどまります。公式価格や日本での販売はなく、内部告発訴訟も続いています。「世界記録」「完全自律」という言葉は、交代制であることやミスがあったことを踏まえて読む必要があります。

大規模な製造・物流の現場にとっては参考事例の多い存在ですが、日本での導入は早くても数年先と見るのが現実的です。Figure 04の発表や導入先の広がりを、定期的に確認しておくとよいでしょう。

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